fix(cypher-executor): /cypher/search 不再誤報執行期原生零件 not_found（Arcrun#88）

病因：/cypher/search 只查 component registry（SUBMISSIONS_KV，經 submitComponent/
index-only 才有記錄）；而 component-loader.ts 能直接解析、從不查 registry 的一整類
零件（trigger_workflow／BUILTIN_COMPONENTS／LOGIC_BINDING_MAP／WASM_HTTP_RUNNER_IDS，
如 if_control／http_request／switch）從未被 submit 過。leo21c 實例實測：
GET /components/catalog 回 404「零件 catalog 不存在」，search 因此對這些零件誠實地
回「兩庫都查過沒有」——但它們其實跑得動（leo 08-11 探測工作流已證）。

修法：從 component-loader.ts 匯出 RUNTIME_NATIVE_COMPONENT_IDS（既有三份執行期
解析白名單的聯集，非新清單），search-nodes.ts 在查 registry 之前先比對，
不受 registry 是否可達／是否已 backfill 影響。真正不存在的零件仍誠實回
not_found／unknown，not_found 的分型建議與相似候選機制不變。

刻意不做：不掃描 registry/components/* 目錄當清單來源——那含已標記待刪的死碼
（km_writer／kbdb_upsert_block），07-30 曾把這類死碼誤灌進 registry；也不投資
SUBMISSIONS_KV 的 backfill 腳本——decisions-summary.md D29 已定調 SUBMISSIONS_KV
併入「KV 退休戰」，不宜再加投資。

測試：cypher-executor/tests/search-nodes-runtime-native.test.ts 7 case 全綠，
複現 registry unreachable／registry 可達但目錄空（leo21c 實例的真實症狀）兩種情境。
全 suite 迴歸：357 pass（較修前 350 pass 多 7 個新測試），既有 14 個失敗與修前
數量、內容完全相同（pre-existing，與本次改動無關）。

.gitignore

@@ -6,6 +6,10 @@ dist/
 # 例外：放行 .component-builds 的部署物 wasm — self-host 用戶 / acr init 從 repo 直接拿這份部署
 # （推翻 rule 05 原「wasm 不 commit」慣例，見 .agents/specs/arcrun/sdk-and-website/self-hosted-init.md §6）
 !.component-builds/**/component.wasm
+# 例外：Arcrun#80 tier2 worker 官方編譯成品（cypher-executor/kbdb/http_request/code/mcp 的
+# esbuild bundle + 隨附 wasm part）——commit 進 repo 同一套理由：固定位置、any clone 都拿得到，
+# 不必自己再編一次（見 scripts/build-worker-artifacts.mjs）。
+!.worker-builds/**/*.wasm
 # 例外：code 零件（自足 Worker）的 vendored quickjs.wasm 同屬部署物 —— acr init/update 從
 # repo archive 直接部署（同上 .component-builds 放行邏輯）。來源＝npm 套件
 # @jitl/quickjs-wasmfile-release-sync 的 emscripten-module.wasm，由 postinstall vendor-wasm.mjs

.worker-builds/manifest.json

@@ -0,0 +1,174 @@
+{
+  "schema": 1,
+  "built_for": "arcrun-tier2-worker-artifacts",
+  "generated_at": "2026-08-11T05:33:37.988Z",
+  "repo_head": "d8bbf2241bd6b117d76fb27d9e386ecfb0ffe8f7",
+  "repo_dirty": false,
+  "workers": [
+    {
+      "name": "arcrun-cypher-executor",
+      "source_dir": "cypher-executor",
+      "source_commit": "797e7f751cc42cb1f5d9e2e187f18cf51eb981a1",
+      "main_module": "worker.mjs",
+      "main_file": "arcrun-cypher-executor/worker.mjs",
+      "js_bytes": 568855,
+      "content_sha256": "66e2a6341854e8b2de0567a46282b94669e73b95d152b05b17b0f8b58e257fec",
+      "modules": [],
+      "compat_date": "2025-02-19",
+      "compat_flags": [
+        "nodejs_compat",
+        "global_fetch_strictly_public"
+      ],
+      "requires": {
+        "kv": [
+          "EXEC_CONTEXT",
+          "WEBHOOKS",
+          "CREDENTIALS_KV",
+          "ANALYTICS_KV",
+          "RECIPES",
+          "USERS_KV",
+          "SESSIONS_KV"
+        ],
+        "d1": [
+          {
+            "binding": "CREDENTIALS_DB",
+            "database_name": "arcrun-kbdb"
+          }
+        ],
+        "vectorize": 0,
+        "ai": true,
+        "vars": {
+          "ENVIRONMENT": "production",
+          "CF_ACCOUNT_ID": "",
+          "WORKER_SUBDOMAIN": "uncle6-me",
+          "KBDB_BASE_URL": "https://arcrun-kbdb.uncle6-me.workers.dev",
+          "CONSOLE_TENANT": "leo",
+          "PORTAL_SESSION_TTL": "604800",
+          "PORTAL_SHOW_WORKFLOWS": "admin",
+          "GITEA_BASE_URL": "https://git.uncle6.me",
+          "GITEA_SPRINT_REPO": "Leo/InkStoneCo",
+          "GITEA_SPRINT_DIR": "system-dev/docs/3-specs/autonomy-dispatch"
+        }
+      },
+      "stripped": {
+        "services": 13
+      },
+      "warnings": []
+    },
+    {
+      "name": "arcrun-kbdb",
+      "source_dir": "kbdb",
+      "source_commit": "a7e23badf2a771be779a861e69e7efa6e8141dfe",
+      "main_module": "worker.mjs",
+      "main_file": "arcrun-kbdb/worker.mjs",
+      "js_bytes": 135910,
+      "content_sha256": "5e5a7a030f4fd1f5549ace6791c3827b6497b0bfdd9add46af041af47c472905",
+      "modules": [],
+      "compat_date": "2025-02-19",
+      "compat_flags": [
+        "nodejs_compat"
+      ],
+      "requires": {
+        "kv": [],
+        "d1": [
+          {
+            "binding": "DB",
+            "database_name": "arcrun-kbdb"
+          }
+        ],
+        "vectorize": 0,
+        "ai": false,
+        "vars": {
+          "ENVIRONMENT": "production"
+        }
+      },
+      "warnings": []
+    },
+    {
+      "name": "arcrun-http-request",
+      "source_dir": ".component-builds/http_request",
+      "source_commit": "1e85dfb49b0e8d81c0854781d93ee4e6a300c7b3",
+      "main_module": "worker.mjs",
+      "main_file": "arcrun-http-request/worker.mjs",
+      "js_bytes": 80073,
+      "content_sha256": "9a9dcb71879a7bdfd9fec1bd94eb9742e12cb63733d822ce63eeb1be30008d15",
+      "modules": [
+        {
+          "name": "component.wasm",
+          "type": "application/wasm",
+          "file": "arcrun-http-request/component.wasm",
+          "sha256": "cc15cc785703e7bbb8dbff2d38dc84a4ac24e2f44316182730abae0f170ef133"
+        }
+      ],
+      "compat_date": "2025-02-19",
+      "compat_flags": [
+        "nodejs_compat",
+        "global_fetch_strictly_public"
+      ],
+      "requires": {
+        "kv": [],
+        "d1": [],
+        "vectorize": 0,
+        "ai": false,
+        "vars": {
+          "COMPONENT_ID": "http_request"
+        }
+      },
+      "warnings": []
+    },
+    {
+      "name": "arcrun-code",
+      "source_dir": "registry/components/code",
+      "source_commit": "621cb8d948d61be6202063fd02effb3f538437fe",
+      "main_module": "worker.mjs",
+      "main_file": "arcrun-code/worker.mjs",
+      "js_bytes": 153671,
+      "content_sha256": "285a7406ec694ae47dccfaf48517f712c74d207a1689dffa15c39f1555b45be5",
+      "modules": [
+        {
+          "name": "quickjs.wasm",
+          "type": "application/wasm",
+          "file": "arcrun-code/quickjs.wasm",
+          "sha256": "105c3bed22d457e43e3d1c3c1c6959fda62a8fe06f0fc8a985303c3a2be72232"
+        }
+      ],
+      "compat_date": "2025-02-19",
+      "compat_flags": [],
+      "requires": {
+        "kv": [],
+        "d1": [],
+        "vectorize": 0,
+        "ai": false,
+        "vars": {
+          "COMPONENT_ID": "code"
+        }
+      },
+      "warnings": []
+    },
+    {
+      "name": "arcrun-mcp",
+      "source_dir": "mcp",
+      "source_commit": "035e8b255b0dcbd4238707f7d2ac8ccf9ee1ba72",
+      "main_module": "worker.mjs",
+      "main_file": "arcrun-mcp/worker.mjs",
+      "js_bytes": 1165130,
+      "content_sha256": "be15033f32e605f03f69bd10cd87782dafa34dbafeee2ce367bd7361a062a291",
+      "modules": [],
+      "compat_date": "2024-11-27",
+      "compat_flags": [
+        "nodejs_compat"
+      ],
+      "requires": {
+        "kv": [
+          "OAUTH_KV"
+        ],
+        "d1": [],
+        "vectorize": 0,
+        "ai": false,
+        "vars": {}
+      },
+      "warnings": []
+    }
+  ],
+  "notes": []
+}

cypher-executor/src/actions/search-nodes.ts

@@ -1,6 +1,6 @@
 import type { ParsedTriplets, NodeRole } from './triplet-parser';
 import { resolveNodeRole, isVirtualIoName } from './triplet-parser';
-import { wasmWorkerUrl } from '../lib/component-loader';
+import { wasmWorkerUrl, RUNTIME_NATIVE_COMPONENT_IDS } from '../lib/component-loader';
 import { resolveRecipe } from '../routes/recipes';
 import type { RecipeDefinition } from '../routes/recipes';
 import { branchHintFor } from '../lib/branch-hints';
@@ -44,8 +44,12 @@ export type NodeInfo = {
   status: NodeStatus;
   componentId?: string;
   type: NodeRole;
-  /** found 時標來源庫：零件 registry（component）或 recipe 庫（recipe）。 */
-  source?: 'component' | 'recipe';
+  /**
+   * found 時標來源庫：零件 registry（component）、recipe 庫（recipe），
+   * 或 cypher-executor 自帶、無須查 registry 即保證解析得動的執行期原生零件（builtin，
+   * Arcrun#88——component-loader.ts 的 RUNTIME_NATIVE_COMPONENT_IDS）。
+   */
+  source?: 'component' | 'recipe' | 'builtin';
   /** 零件契約（found 時附上，讓 AI 知道怎麼填 payload）。 */
   input_schema?: unknown;
   /** 成功率（found 時附上，讓「被測過幾次」看得見）。 */
@@ -212,6 +216,25 @@ export async function searchNodes(
       continue;
     }
 
+    // ── 執行期原生零件（Arcrun#88）：查 registry 之前先比對 ──────────────────
+    // component-loader.ts 的 RUNTIME_NATIVE_COMPONENT_IDS＝trigger_workflow／
+    // BUILTIN_COMPONENTS／LOGIC_BINDING_MAP／WASM_HTTP_RUNNER_IDS 的聯集——
+    // 這些零件 cypher-executor 自己就能 resolve，從不查 registry，執行期保證解析得動。
+    // 病史：registry 是空的／未部署新版 `/catalog` 端點時，這批零件（if_control／
+    // http_request／switch…）會被下面「兩庫都查過沒有」誤判成 not_found——
+    // 而 leo 08-11 實測探測工作流證明它們跑得動。命中即 found，不受 registry 健康狀態影響。
+    // target=recipe（使用者明確只要查 recipe 庫）不適用——這些從來不是 recipe。
+    if (wantComponents && RUNTIME_NATIVE_COMPONENT_IDS.has(componentId)) {
+      nodeResults[nodeName] = {
+        status: 'found',
+        componentId,
+        type: role,
+        source: 'builtin',
+        branch_hint: branchHintFor(componentId),
+      };
+      continue;
+    }
+
     // registry 完全查不通（未部署／網路失敗）⇒ 誠實回 unknown。
     // **不能誤判 not_found**——那會讓 AI 以為零件不存在而重寫 code，正是要避免的事。
     // 舊 registry 沒有 /catalog 端點（no_endpoint）→ 退回逐顆查（相容路徑）。

cypher-executor/src/lib/component-loader.ts

@@ -88,6 +88,33 @@ const LOGIC_BINDING_MAP: Record<string, keyof Bindings> = {
   // Arcrun 是 AI 呼叫的工具，工作流不該內嵌 AI 節點回頭呼叫 AI（n8n 才需要，因它沒大腦）。
 };
 
+/**
+ * 「查得到 vs 真的有」的單一真相源（Arcrun#88，2026-08-11）。
+ *
+ * 病因：`/cypher/search`（`search-nodes.ts`）只查 component registry（`SUBMISSIONS_KV`，
+ * 經 `submitComponent`/`index-only` 才會有記錄）；而本檔 0/1/5/7 四步驟能直接解析、
+ * **完全不查 registry** 的一整類零件（trigger_workflow、BUILTIN_COMPONENTS、
+ * LOGIC_BINDING_MAP、WASM_HTTP_RUNNER_IDS）從未被 submit 過（也不需要——它們是
+ * cypher-executor 自帶的，不是投稿存量）。實測 leo21c 實例：`/components/catalog`
+ * 404（registry 是舊版沒這端點／索引空），search 因此對 `if_control`／`http_request`
+ * 誠實地回「兩庫都查過沒有」——但這兩顆其實跑得動（leo 08-11 探測工作流已證）。
+ *
+ * 修法：把「執行期真的解析得動」的這份清單匯出給 search-nodes.ts，在查 registry
+ * **之前**先比對——讓「查得到」不受 registry 是否可達／是否已 backfill 影響。
+ *
+ * 刻意不做的事：不去掃 `registry/components/*` 目錄當清單來源——那是零件原始碼
+ * 存放處，含已標記待刪的死碼（`km_writer`／`kbdb_upsert_block`，見
+ * `system-dev/docs/3-specs/arcrun-usable/cleanup-dead-code.md`）；07-30 曾把這類死碼
+ * 誤灌進 registry（leo 點名的錯）。這裡改用**執行期真正拿去 resolve 的白名單本身**
+ * （本檔 1/5/7 步驟既有的三份清單）——精確等於「解析得動」，不會多一顆、不會少一顆。
+ */
+export const RUNTIME_NATIVE_COMPONENT_IDS: ReadonlySet<string> = new Set([
+  'trigger_workflow',
+  ...BUILTIN_COMPONENTS.keys(),
+  ...Object.keys(LOGIC_BINDING_MAP),
+  ...WASM_HTTP_RUNNER_IDS,
+]);
+
 export function createComponentLoader(env: Bindings) {
   return async (componentId: string): Promise<ComponentRunner> => {
 

cypher-executor/src/routes/health.ts

@@ -21,6 +21,12 @@ healthRouter.get('/health', (c) => {
     ok: true,
     ...(bundleVersion ? { bundle_version: bundleVersion } : {}),
     auth_store: authStoreStatus(c.env),
+    // arcrun-rag#38/#69/#25（2026-08-11）：安裝器判斷「要不要重推」只比 bundle_version——
+    // 但這次要修的洞是「installer 從沒注入過 PORTAL_MAIL_RELAY_BASE」，跟 bundle 內容
+    // 版本無關（同一個 cypher 版本，有的實例有這個 var、有的沒有）。純比版本號的話，
+    // 已經在最新版的實例（如 leo 自己那台）永遠不會因為「按更新」而重推，這個 var
+    // 就永遠補不進去。只回布林（有沒有設，不回值本身）——不洩漏郵差網址。
+    mail_relay_configured: Boolean(String(c.env.PORTAL_MAIL_RELAY_BASE ?? '').trim()),
   });
 });
 

cypher-executor/src/routes/kbdb-proxy.ts

@@ -119,6 +119,27 @@ kbdbProxyRouter.get('/kbdb/records/:recordId', async (c) => {
   return new Response(res.body, { status: res.status, headers: { 'Content-Type': 'application/json' } });
 });
 
+// PATCH /kbdb/records/:recordId — 翻某筆 record 的 slot 值（{ values:{slot:content} }）。
+// 補上基本盤既有能力（kbdb/src/routes/records.ts 的 PATCH /records/:recordId，mira-dissolve T2.1）
+// 缺的對外通道——2026-08-11 leo 三元組 library 補標核實：base 早有這個端點，但這條 proxy
+// 之前只轉發 GET/POST，插件/工作流打不到，補標三元組只能繞去改表（違 D38）。單純轉發，無業務邏輯。
+// by-id 沿用既有慣例（require-key，不額外做 owner 比對——與本檔 GET .../:recordId、
+// PATCH /kbdb/entries/:id 同款）。
+kbdbProxyRouter.patch('/kbdb/records/:recordId', async (c) => {
+  if (!tenant(c)) return c.json(NEED_KEY, 401);
+  const body = await c.req.json().catch(() => null);
+  if (!body || typeof body.values !== 'object' || body.values === null) {
+    return c.json({ error: 'values 必填（{slot名: 內容}）' }, 400);
+  }
+  const { base, headers } = kbdbBase(c.env);
+  const res = await fetch(`${base}/records/${encodeURIComponent(c.req.param('recordId'))}`, {
+    method: 'PATCH',
+    headers,
+    body: JSON.stringify({ values: body.values }),
+  });
+  return new Response(res.body, { status: res.status, headers: { 'Content-Type': 'application/json' } });
+});
+
 // ── search（限本租戶範圍內）────────────────────────────────────────────────────
 
 // GET /kbdb/search?q=&entry_type=&source=&library=&mode= — entries 搜尋，限本租戶 owner_id。

cypher-executor/src/routes/portal.ts

@@ -902,8 +902,17 @@ portalRouter.get('/portal/password/reset-link', (c) => {
 // POST /portal/password/forgot — body {email}。**公開端點**（忘記密碼的人當然沒登入）。
 //
 // 不洩漏帳號存在性：帳號在不在，回的都是同一句話、同一個 200。
-// 唯一會回錯的是「這台實例根本沒設代寄服務」——那與「有沒有這個帳號」無關，講出來不洩漏任何事，
+// 唯一會回錯的是「寄信功能根本沒接上」——那與「有沒有這個帳號」無關，講出來不洩漏任何事，
 // 而不講就會讓人對著一封永遠不會到的信等下去（#49「把故障講成用戶的問題」的反面）。
+//
+// 🔴 arcrun-rag#38/#69/#25（2026-08-11 leo 親口點出兩個問題，改字前先讀）：
+//   ① 「實例」是行話——目標用戶是「只會叫 AI 幫忙的人」，不懂什麼叫一台實例。
+//   ② 「請管理員直接幫你改密碼」對單人使用者是死路——他自己就是管理員，等於叫他聯絡自己
+//      （`#25` 同一種病：「我忘記 portal 密碼，畫面叫我去找管理員，但管理員就是我」）。
+//   ⇒ 訊息改成白話（不提「實例」），而且給一條他自己走得完的路：**重新跑一次安裝／更新**
+//   現在**真的有用**（不是安慰話）——arcrun-rag#38/#69/#25 同批修正讓安裝器學會「版本號一樣
+//   不代表這個功能已經接上，沒接上就當作舊的重推」，所以照原本收到的安裝網址走一次，
+//   選同一個 Cloudflare 帳號，這個功能就會自動接上，不需要自己改任何設定。
 portalRouter.post('/portal/password/forgot', (c) =>
   run(c, async () => {
     const body = await c.req.json().catch(() => null);
@@ -914,8 +923,9 @@ portalRouter.post('/portal/password/forgot', (c) =>
       return c.json(
         {
           error:
-            '這台實例還沒有設定寄信服務，「忘記密碼」的連結寄不出去。' +
-            '請重新執行安裝／更新讓它就緒，或請管理員直接幫你改密碼。',
+            '寄信功能還沒接上，所以「忘記密碼」的信寄不出去。' +
+            '請照當初收到的安裝網址，重新執行一次安裝（選同一個 Cloudflare 帳號）——' +
+            '完成後這個功能就會自動接上，不需要自己設定任何東西，也不用找任何人幫忙。',
           code: 'mail_relay_not_configured',
         },
         503,
@@ -924,7 +934,7 @@ portalRouter.post('/portal/password/forgot', (c) =>
 
     const generic = {
       success: true,
-      message: '如果這個 email 在這台實例上有帳號，我們已經把「修改密碼」的連結寄過去了（連結 30 分鐘內有效、只能用一次）。',
+      message: '如果這個 email 有帳號，我們已經把「修改密碼」的連結寄過去了（連結 30 分鐘內有效、只能用一次）。',
     };
 
     // 節流：同一個 email 兩分鐘內只寄一次（擋灌信，也擋拿這支當帳號存在性探針的節奏）

cypher-executor/tests/kbdb-records-patch-proxy.test.ts

@@ -0,0 +1,89 @@
+/**
+ * PATCH /kbdb/records/:recordId proxy 測試（2026-08-11，三元組 library 補標需求核實）
+ *
+ * 背景：基本盤 kbdb/src/routes/records.ts 早有 PATCH /records/:recordId（mira-dissolve T2.1，
+ * updateRecord 已支援「補一個 record 原本沒有的 slot 值」的 idempotent grow）。但這條 cypher
+ * proxy（kbdb-proxy.ts）之前只轉發 GET/POST /kbdb/records，沒開 PATCH——外部（工作流/CLI/
+ * 任何走 X-Arcrun-API-Key 的呼叫者）打不到，等於基本盤能力在，通道沒開。
+ *
+ * 驗證 IO 接線（聚合真身在 KBDB 基本盤，這裡只測轉發，比照 kbdb-map-proxy.test.ts 慣例）：
+ *   1. 租戶閘：無 X-Arcrun-API-Key → 401 不碰 KBDB
+ *   2. body 沒有 values → 400，不轉發
+ *   3. 轉發：PATCH /kbdb/records/:id → base PATCH /records/:id，body 只帶 { values }
+ *   4. base 404（record 不存在）→ 原樣透傳，不假裝成功
+ *
+ * KBDB 打 fetchMock 假 host（wrangler.test.toml KBDB_BASE_URL=https://kbdb.test）＋
+ * disableNetConnect——測試絕不外連。
+ */
+import { SELF, fetchMock } from 'cloudflare:test';
+import { beforeAll, afterEach, describe, it, expect } from 'vitest';
+
+const KEY = { 'X-Arcrun-API-Key': 'leo', 'Content-Type': 'application/json' };
+
+beforeAll(() => {
+  fetchMock.activate();
+  fetchMock.disableNetConnect();
+});
+afterEach(() => fetchMock.assertNoPendingInterceptors());
+
+describe('PATCH /kbdb/records/:recordId — 租戶閘', () => {
+  it('無 X-Arcrun-API-Key → 401，不碰 KBDB', async () => {
+    const res = await SELF.fetch('http://localhost/kbdb/records/rec_1', {
+      method: 'PATCH',
+      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+      body: JSON.stringify({ values: { library: 'kb' } }),
+    });
+    expect(res.status).toBe(401);
+  });
+});
+
+describe('PATCH /kbdb/records/:recordId — 參數驗證', () => {
+  it('body 沒有 values → 400，不轉發', async () => {
+    const res = await SELF.fetch('http://localhost/kbdb/records/rec_1', {
+      method: 'PATCH',
+      headers: KEY,
+      body: JSON.stringify({}),
+    });
+    expect(res.status).toBe(400);
+  });
+});
+
+describe('PATCH /kbdb/records/:recordId — 轉發', () => {
+  it('轉發 base PATCH /records/:id，body 只帶 values（不夾帶其他欄位）', async () => {
+    fetchMock
+      .get('https://kbdb.test')
+      .intercept({
+        path: '/records/rec_1',
+        method: 'PATCH',
+        body: JSON.stringify({ values: { library: 'gitea:Leo/kb' } }),
+      })
+      .reply(200, {
+        success: true,
+        record: { record_id: 'rec_1', template_id: 'tpl-triplet', values: { library: 'gitea:Leo/kb' } },
+      });
+    const res = await SELF.fetch('http://localhost/kbdb/records/rec_1', {
+      method: 'PATCH',
+      headers: KEY,
+      body: JSON.stringify({ values: { library: 'gitea:Leo/kb' } }),
+    });
+    expect(res.status).toBe(200);
+    const data = (await res.json()) as { success: boolean; record: { values: Record<string, string> } };
+    expect(data.success).toBe(true);
+    expect(data.record.values.library).toBe('gitea:Leo/kb');
+  });
+
+  it('base 404（record 不存在）→ 原樣透傳，不假裝成功', async () => {
+    fetchMock
+      .get('https://kbdb.test')
+      .intercept({ path: '/records/nope', method: 'PATCH' })
+      .reply(404, { success: false, error: 'not found' });
+    const res = await SELF.fetch('http://localhost/kbdb/records/nope', {
+      method: 'PATCH',
+      headers: KEY,
+      body: JSON.stringify({ values: { library: 'kb' } }),
+    });
+    expect(res.status).toBe(404);
+    const data = (await res.json()) as { success: boolean };
+    expect(data.success).toBe(false);
+  });
+});

cypher-executor/tests/search-nodes-runtime-native.test.ts

@@ -0,0 +1,116 @@
+/**
+ * Arcrun#88：「零件目錄會說『這顆零件不存在』，但同一台實例上那顆零件跑得動」
+ *
+ * 病史（leo21c 實例實測，2026-08-11）：
+ *   `/cypher/search` 對 `if_control`／`http_request` 回 `not_found`，
+ *   但兩者其實由 component-loader.ts 直接解析（LOGIC_BINDING_MAP／WASM_HTTP_RUNNER_IDS），
+ *   從不查 registry；registry catalog 端點在該實例回 404（`GET /components/catalog` →
+ *   `{"success":false,"error":"零件 catalog 不存在"}`），search 因此誤判成「兩庫都查過沒有」。
+ *
+ * 本測試複現病史的環境條件（wrangler.test.toml 未設 WORKER_SUBDOMAIN → registryBase
+ * undefined → catalog.status='unreachable'，等價於「registry 完全連不到」），
+ * 驗證修法：RUNTIME_NATIVE_COMPONENT_IDS 的成員必須在 registry 查詢**之前**就短路成 found，
+ * 不受 registry 健康狀態影響——因為它們的存在性從不依賴 registry。
+ */
+import { describe, it, expect, vi, afterEach } from 'vitest';
+import { parseTriplets } from '../src/actions/triplet-parser';
+import { searchNodes } from '../src/actions/search-nodes';
+
+afterEach(() => {
+  vi.unstubAllGlobals();
+});
+
+const IF_CONTROL_TRIPLETS = [
+  'input >> ON_SUCCESS >> if_control',
+];
+
+const HTTP_REQUEST_TRIPLETS = [
+  'input >> ON_SUCCESS >> http_request',
+];
+
+const MULTI_BUILTIN_TRIPLETS = [
+  'input >> ON_SUCCESS >> switch',
+  'input >> ON_SUCCESS >> filter',
+  'input >> ON_SUCCESS >> code',
+];
+
+const FAKE_COMPONENT_TRIPLETS = [
+  'input >> ON_SUCCESS >> totally_made_up_component_xyz',
+];
+
+describe('Arcrun#88：執行期原生零件不受 registry 健康狀態影響', () => {
+  it('if_control（LOGIC_BINDING_MAP 成員）在 registry 不可達時仍回 found', async () => {
+    const parsed = parseTriplets(IF_CONTROL_TRIPLETS);
+    expect(parsed).not.toBeNull();
+    const { nodeResults, missingNodes } = await searchNodes(parsed!, undefined, {
+      // 無 WORKER_SUBDOMAIN／REGISTRY_BASE_URL → registryBase undefined → catalog unreachable
+    });
+    expect(nodeResults.if_control.status).toBe('found');
+    expect(nodeResults.if_control.source).toBe('builtin');
+    // if_control 會分岔，branch_hint 應隨 found 一併附上（不必逐顆再查一次）
+    expect(nodeResults.if_control.branch_hint?.edge_types).toEqual(['ON_TRUE', 'ON_FALSE']);
+    expect(missingNodes).not.toContain('if_control');
+  });
+
+  it('http_request（WASM_HTTP_RUNNER_IDS 成員）在 registry 不可達時仍回 found', async () => {
+    const parsed = parseTriplets(HTTP_REQUEST_TRIPLETS);
+    const { nodeResults, missingNodes } = await searchNodes(parsed!, undefined, {});
+    expect(nodeResults.http_request.status).toBe('found');
+    expect(nodeResults.http_request.source).toBe('builtin');
+    expect(missingNodes).not.toContain('http_request');
+  });
+
+  it('switch／filter／code（同一批白名單的其他成員）也回 found，不逐一漏網', async () => {
+    const parsed = parseTriplets(MULTI_BUILTIN_TRIPLETS);
+    const { nodeResults } = await searchNodes(parsed!, undefined, {});
+    expect(nodeResults.switch.status).toBe('found');
+    expect(nodeResults.filter.status).toBe('found');
+    expect(nodeResults.code.status).toBe('found');
+  });
+
+  it('registry 完全連不到時，真正不存在的名字誠實回 unknown（不敢空口說沒有——既有行為，修法沒有動它）', async () => {
+    const parsed = parseTriplets(FAKE_COMPONENT_TRIPLETS);
+    const { nodeResults } = await searchNodes(parsed!, undefined, {});
+    expect(nodeResults.totally_made_up_component_xyz.status).toBe('unknown');
+  });
+
+  it('registry 查得到但目錄是空的（複現 leo21c 實例 catalog 404 的真實症狀）：真正不存在的名字回 not_found', async () => {
+    // 複現生產實測：GET /components/catalog → HTTP 200 空陣列（本測試模擬「registry 活著但沒東西」，
+    // 與 leo21c 實例的「404 零件 catalog 不存在」殊途同歸——都會落到「查得到、目錄無此零件」）。
+    vi.stubGlobal('fetch', vi.fn(async () =>
+      new Response(JSON.stringify({ success: true, data: { components: [], count: 0 } }), {
+        status: 200,
+        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+      }),
+    ));
+    const parsed = parseTriplets(FAKE_COMPONENT_TRIPLETS);
+    const { nodeResults, missingNodes } = await searchNodes(parsed!, undefined, {
+      WORKER_SUBDOMAIN: 'test-sub',
+    });
+    expect(nodeResults.totally_made_up_component_xyz.status).toBe('not_found');
+    expect(missingNodes).toContain('totally_made_up_component_xyz');
+  });
+
+  it('registry 目錄是空的（catalog 通但無資料）時，執行期原生零件依然 found——這才是 Arcrun#88 的核心場景', async () => {
+    // 這就是 leo21c 實例的真實狀態：registry 活著、目錄卻沒有任何一顆執行期原生零件的記錄
+    // （SUBMISSIONS_KV 從未收到 if_control/http_request 的 submit）。若沒有本次修法，
+    // 這裡會落到「兩庫都查過沒有」→ not_found，正是 Arcrun#88 回報的病徵。
+    vi.stubGlobal('fetch', vi.fn(async () =>
+      new Response(JSON.stringify({ success: true, data: { components: [], count: 0 } }), {
+        status: 200,
+        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+      }),
+    ));
+    const parsed = parseTriplets(IF_CONTROL_TRIPLETS);
+    const { nodeResults } = await searchNodes(parsed!, undefined, { WORKER_SUBDOMAIN: 'test-sub' });
+    expect(nodeResults.if_control.status).toBe('found');
+    expect(nodeResults.if_control.source).toBe('builtin');
+  });
+
+  it('target=recipe 明確只查 recipe 庫時，執行期原生零件不搶答 found（尊重使用者明確限庫）', async () => {
+    const parsed = parseTriplets(IF_CONTROL_TRIPLETS);
+    const { nodeResults } = await searchNodes(parsed!, undefined, {}, 'discover', 'recipe');
+    // if_control 從來不是 recipe，target=recipe 下不該被 builtin 短路成 found
+    expect(nodeResults.if_control.status).not.toBe('found');
+  });
+});

kbdb/src/actions/entry-crud.ts

@@ -257,6 +257,209 @@ export function buildContentLike(q: string): { conds: string[]; params: string[]
   };
 }
 
+// ── 查詢斷詞 + 覆蓋率排序：讓「AI 問一個問句」查得到東西 ─────────────────────────
+//
+// 病徵（2026-08-10 總管在 leo21c 上實測，有對照組）：
+//   kbdb_search("Gemini 逃生口") → 0 筆
+//   kbdb_search("Gemini")       → 50 筆 / 864 行   ← 知識明明就在庫裡
+//   kbdb_search("local arcrun") → 5 筆             ← 這兩個字剛好字面相鄰
+// ⇒ 對照組證明：**查詢字串是整串拿去比對的，從來沒有被拆開**。
+//   上面 buildContentLike 只在 q > 48 bytes（＝那次 500 的閘）時才拆，短查詢一律單一
+//   `content LIKE '%整句%'`；而且拆開後是 AND（每個詞都要出現）。
+//
+// 為什麼這是**結構性**故障、不是準度問題：
+//   **AI 問的永遠是問句，不是單一關鍵字。** 一個問句的詞幾乎不可能在原文裡剛好相鄰
+//   ⇒ 對 AI 而言這條路的回傳值恆為 0。leo 2026-08-10：「沒有 MCP 你就是瞎的」——
+//   接上了也還是瞎的，因為接上之後查什麼都沒有。
+//   （語意搜尋救不了：同一次實測 50 筆裡 41 筆沒有向量，82% 的內容語意搜尋看不見。）
+//
+// 這件 47c6aae（2026-08-03 修 50 bytes 500）就寫明是「另一件事、要另外立案」的那件事；
+// 本次只動**查詢端**，buildContentLike 一個字不動（那支修的是 pattern 長度，不是斷詞）。
+//
+// 修法：查詢端斷詞 → 每個詞各自比對 → **用覆蓋率排序**，不是用 AND 過濾。
+//   · 只要命中任一個詞就是候選（OR），但**排序由「命中了多少份量的詞」決定**，
+//     所以「詞存在但不相鄰」查得到東西，而相關的排在前面。
+//   · 詞的份量＝詞長（字數）。長詞／英數詞比較專指，雙字詞比較泛
+//     ⇒「Gemini 在這套系統裡的角色是什麼」裡 Gemini(6) 的份量遠大於 系統(2)、角色(2)
+//     ⇒ 含 Gemini 的內容自然壓過只含「系統」的雜訊。這就是相關性不崩壞的機制。
+//   · **整句相鄰**另外加一份重賞（phraseBonus）⇒ 舊行為（字面相鄰）永遠排第一，
+//     `local arcrun` 那 5 筆不會被稀釋掉。
+//   · 相對門檻砍低分尾（沿用 embed.ts relativeMinScore 的既有做法，不另立第二套）：
+//     只留 >= 最高分 × KEYWORD_RELATIVE_CUT 的，避免「為了有結果就把整個庫撈回來」。
+//
+// 回歸保證（不是靠測試碰運氣，是靠構造）：
+//   · **單詞查詢送出的 SQL 與舊版逐字相同**（一個 LIKE、同一個 pattern），
+//     所有分數相等 ⇒ 排序也退化回 updated_at DESC。一個字都沒變。
+//   · 多詞查詢的結果集是舊版的**超集**（含整句的內容一定也含每一個詞），
+//     而整句命中因 phraseBonus 排最前 ⇒ 原本查得到的不可能變成查不到。
+//
+// 誠實限制：這是「查詢端斷詞」，不是真正的中文斷詞器（沒有詞典）。CJK 靠虛詞切段
+//   ＋長段補雙字組合，命中率一定不如詞典；真正的解是 FTS5／斷詞索引，那要動索引端、
+//   要另外立案。本次的對照組是 **0 筆**，不是「更好的排序」。
+// 成本：一次查詢最多掃 MAX_SEARCH_TERMS(+1) 個 LIKE，而舊版是 1 個 ⇒ 全表掃描成本上升到
+//   最多 7 倍。**單詞查詢仍是 1 個**（最常見的路徑不受影響）；多詞查詢用這個成本換掉「恆為 0」。
+const MAX_SEARCH_TERMS = 6;   // 每多一個詞就多比對一次，6 是成本與召回的折衷（與 MAX_LIKE_TERMS 同數）
+const MAX_TERM_WEIGHT = 8;    // 單一詞份量上限，避免一個超長詞獨大到蓋掉其他訊號
+// 相對門檻取 0.6 是**實測調出來的**，不是拍的（2026-08-10，3915 筆真實語料本機對照）：
+//   0.5 時「這個系統的搜尋是怎麼做的」把只含「系統」或只含「搜尋」的也撈進來（滿 50 筆雜訊尾）；
+//   0.6 時只留同時含兩個詞的 ⇒ 尾巴收乾淨，而驗收題（Gemini 逃生口）不受影響
+//   ——那題最高分那群本來就只有 Gemini 一個詞命中，相對門檻是對「最高分」取比例，不是對「滿分」，
+//   所以「全庫沒有第二個詞」的情況不會被自己的門檻誤殺（這正是不能用滿分當分母的原因）。
+const KEYWORD_RELATIVE_CUT = 0.6;
+
+// CJK 虛詞：**只拿來過濾雙字組合，絕不拿來切段。**
+//
+// 🔴 這條是自己的測試擋出來的（2026-08-10）：第一版用虛詞「切段」，結果
+//   「向量化」被 `向` 切成「量化」、「功能」被 `能` 切掉 ⇒ **把使用者真正要查的詞切爛了**。
+//   沒有詞典的中文，切段一定會誤傷實詞（能／更／要／者／使／則／因／項／過／得 全都
+//   同時是虛詞與實詞的組成部分）。
+// ⇒ 改成：**整段原樣保留**，雙字組合只是補充；只有「雙字裡有虛詞」的組合才丟掉。
+//   這個方向誤傷不了實詞——因為實詞從來沒有被拆過，只是多了幾個候選。
+//
+// 收字原則：**拿不準就不收**。噪音組合很便宜（比不中就是 0 分，只佔一個名額），
+//   誤殺實詞很貴（那個查詢就永遠找不到了）。所以像 個／為／能／要／者／因／所／中／裡
+//   這些「也會出現在實詞裡」的字**一律不收**，寧可留下「一個」「為什」這種比不中的噪音。
+const CJK_STOP_CHARS = new Set(
+  '的了是在我你他她它們這那哪誰嗎呢吧啊呀嘛喔哦什麼怎之乎而但並卻就都也很太只還又再每些把被跟讓若'.split(''),
+);
+
+// 英文虛詞：同理，問句裡的 what／how／why 不是查詢訊號。
+const ASCII_STOP_WORDS = new Set([
+  'the', 'a', 'an', 'and', 'or', 'of', 'to', 'in', 'on', 'at', 'is', 'are', 'was', 'were',
+  'be', 'do', 'does', 'did', 'for', 'it', 'its', 'this', 'that', 'these', 'those', 'with',
+  'what', 'how', 'why', 'when', 'where', 'who', 'which', 'can', 'could', 'should', 'would',
+  'my', 'our', 'your', 'their', 'me', 'we', 'you', 'they',
+]);
+
+const isCjkChar = (ch: string): boolean => /[぀-ヿ㐀-䶿一-鿿豈-﫿]/.test(ch);
+const isWordChar = (ch: string): boolean => /[A-Za-z0-9_.-]/.test(ch);
+
+/** 把查詢切成「連續的同類字串」：CJK 一段、英數一段，其餘（空白／標點／全形符號）當分隔。 */
+export function splitRuns(q: string): { text: string; cjk: boolean }[] {
+  const runs: { text: string; cjk: boolean }[] = [];
+  let cur = ''; let curCjk = false;
+  const flush = () => { if (cur) runs.push({ text: cur, cjk: curCjk }); cur = ''; };
+  for (const ch of q) {
+    const cjk = isCjkChar(ch);
+    if (!cjk && !isWordChar(ch)) { flush(); continue; }  // 空白與標點＝分隔
+    if (cur && cjk !== curCjk) flush();                   // CJK↔英數 邊界也切（吸收 t95 normalizeCjkQuery 的用意）
+    cur += ch; curCjk = cjk;
+  }
+  flush();
+  return runs;
+}
+
+/** 相鄰雙字組合，丟掉「含虛詞」的那些（在這／的角／是什…＝噪音，不是查詢訊號）。 */
+function contentBigrams(run: string): string[] {
+  const chars = [...run];
+  const out: string[] = [];
+  for (let i = 0; i + 1 < chars.length; i++) {
+    if (CJK_STOP_CHARS.has(chars[i]) || CJK_STOP_CHARS.has(chars[i + 1])) continue;
+    out.push(chars[i] + chars[i + 1]);
+  }
+  return out;
+}
+
+export interface SearchTerm { term: string; weight: number }
+
+/**
+ * 把查詢句拆成帶份量的查詢詞（純函式，單測用 export）。
+ * 份量＝字數（上限 MAX_TERM_WEIGHT）；愈長愈專指 ⇒ 排序時壓過泛詞。
+ * 依份量由大到小截斷到 MAX_SEARCH_TERMS，確保被砍掉的是最泛的那幾個。
+ */
+export function tokenizeQuery(q: string): SearchTerm[] {
+  const found = new Map<string, number>();
+  const add = (t: string, w: number) => {
+    for (const piece of chunkByBytes(t, MAX_LIKE_Q_BYTES)) {  // 仍受 D1 LIKE pattern 50 bytes 上限約束
+      if (!piece) continue;
+      found.set(piece, Math.max(found.get(piece) ?? 0, Math.min(w, MAX_TERM_WEIGHT)));
+    }
+  };
+
+  const runs = splitRuns(q);
+  // 「使用者只打一個詞」vs「AI 問一句話」是兩種東西，處理方式必須不同：
+  //   · 只有一段 → **就照舊版做**（一個 LIKE），這條路本來就好好的，不准動它。
+  //   · 有多段（＝問句）→ 才補雙字組合去拉召回。這是本次要修的那條路。
+  // 🔴 這個判斷是既有回歸測試擋出來的（search-long-query.test.ts「短查詢：SQL 裡只有
+  //   一個 content LIKE」）：不分情況一律補雙字組合，會讓「語意檢索」這種**最常見的
+  //   中文單詞查詢**從 1 個 LIKE 變 5 個 ⇒ 最熱路徑成本 ×5，而它根本沒壞。
+  const isQuestion = runs.length > 1;
+
+  for (const run of runs) {
+    if (!run.cjk) {
+      const w = run.text.toLowerCase();
+      if (w.length >= 2 && !ASCII_STOP_WORDS.has(w)) add(run.text, run.text.length);
+      continue;
+    }
+    const chars = [...run.text];
+    // 短段（≤4 字）多半**本身就是一個詞**（語意檢索／專案管理／系統／角色）→ 原樣當查詢詞。
+    if (chars.length >= 2 && chars.length <= 4) add(run.text, chars.length);
+    // 長段（>4 字）多半是「一句話沒有空白」，整段拿去比對必然比不中 ⇒ 只靠雙字組合。
+    // 問句裡的每一段也補雙字組合（含實詞的那些），這才是「拆得開」的來源。
+    if (isQuestion || chars.length > 4) for (const bg of contentBigrams(run.text)) add(bg, 2);
+  }
+
+  return [...found.entries()]
+    .map(([term, weight]) => ({ term, weight }))
+    .sort((a, b) => b.weight - a.weight || a.term.localeCompare(b.term))
+    .slice(0, MAX_SEARCH_TERMS);
+}
+
+export interface SearchScorePlan {
+  /** SQL 算分表達式（含 ? 佔位符），對應 scoreParams。 */
+  scoreExpr: string;
+  scoreParams: string[];
+  terms: SearchTerm[];
+  /** true ＝ 送出的 SQL 與舊版單一 LIKE 逐字相同（單詞查詢的回歸保證）。 */
+  legacyShape: boolean;
+}
+
+/**
+ * 產生「覆蓋率分數」的 SQL 表達式（純函式，單測用 export）。
+ *
+ * 整句相鄰另給一份重賞（＝所有詞份量總和），確保**舊行為排最前**：
+ * 含整句的內容分數必然高於只含零散詞的，`local arcrun` 那 5 筆永遠在最上面。
+ */
+export function buildSearchScore(q: string): SearchScorePlan {
+  const trimmed = q.trim();
+  const terms = tokenizeQuery(trimmed);
+
+  // 一個詞都拆不出來（例：全是標點／單字虛詞）→ 退回舊版單一 LIKE，行為不變、不會空條件。
+  if (terms.length === 0) {
+    const m = buildContentLike(trimmed);
+    return {
+      scoreExpr: m.conds.map(() => 'CASE WHEN content LIKE ? THEN 1 ELSE 0 END').join(' + '),
+      scoreParams: m.params,
+      terms: [],
+      legacyShape: true,
+    };
+  }
+
+  const parts: string[] = [];
+  const params: string[] = [];
+  for (const { term, weight } of terms) {
+    parts.push(`CASE WHEN content LIKE ? THEN ${weight} ELSE 0 END`);
+    params.push(`%${term}%`);
+  }
+
+  // 單詞查詢：整句 == 那個詞 ⇒ 不重複加一次 LIKE。送出的 SQL 與舊版一模一樣（成本也一樣）。
+  const single = terms.length === 1 && terms[0].term === trimmed;
+  if (!single && utf8Len(trimmed) <= MAX_LIKE_Q_BYTES) {
+    const bonus = terms.reduce((s, t) => s + t.weight, 0);
+    parts.push(`CASE WHEN content LIKE ? THEN ${bonus} ELSE 0 END`);
+    params.push(`%${trimmed}%`);
+  }
+
+  return { scoreExpr: parts.join(' + '), scoreParams: params, terms, legacyShape: single };
+}
+
+/** 相對門檻：砍掉低於「最高分 × KEYWORD_RELATIVE_CUT」的雜訊尾巴（純函式，單測用 export）。 */
+export function applyRelativeCut<T extends { match_score: number }>(rows: T[]): T[] {
+  if (rows.length <= 1) return rows;
+  const cut = rows[0].match_score * KEYWORD_RELATIVE_CUT;
+  return rows.filter((r) => r.match_score >= cut);
+}
+
 // 「庫」filter 的 SQL 謂詞（portal-auth P1，design §3.2/§3.3；零建表，同 #5.1 source 的 json_extract 先例）。
 // COALESCE(x,'general') IN (…) ≡ SDD §3.3 寫的 (x IN (…) OR (x IS NULL AND 'general' IN (…)))——
 // 語意完全相同（未標記/無 metadata_json 的舊資料歸 'general'），但單組佔位符、不用重複綁參數。
@@ -309,6 +512,9 @@ export function isDeprecatedEntry(entry: { metadata_json?: string | null }): boo
 // includeDeprecated（daemon-beta t24）：預設 false＝濾掉 status=deprecated 的下架內容。
 //   保留 true 選項給管理面查殘留（審計/驗證下架有沒有真的生效）用，正常搜尋路徑不帶。
 //   加在參數最尾端，既有 positional caller（source 之後）一個都不用改。
+// 2026-08-10（本次）：q 改走 buildSearchScore——**斷詞 + 覆蓋率排序**，取代整串 LIKE。
+//   回傳的 entry 多一個 match_score 欄（加欄不改形，同 semantic 路徑的 score 慣例；
+//   既有 caller 不解析多的欄位，不受影響）。詳細理由見上面那段長註解。
 export async function searchEntries(
   db: D1Database,
   q: string,
@@ -318,18 +524,29 @@ export async function searchEntries(
   library?: string[],
   source?: string,
   includeDeprecated = false,
-): Promise<Entry[]> {
-  const m = buildContentLike(q); // D1 LIKE pattern 50 bytes 上限，見 buildContentLike
-  const conds = [...m.conds];
-  const params: unknown[] = [...m.params];
+): Promise<(Entry & { match_score: number })[]> {
+  const plan = buildSearchScore(q); // 斷詞＋算分；單詞查詢＝與舊版逐字相同的單一 LIKE
+  const conds: string[] = [];
+  const params: unknown[] = [...plan.scoreParams];
   if (owner_id) { conds.push('owner_id = ?'); params.push(owner_id); }
   if (entry_type) { conds.push('entry_type = ?'); params.push(entry_type); }
   if (source) { conds.push("json_extract(metadata_json, '$.source') = ?"); params.push(source); }
   if (library && library.length > 0) { conds.push(libraryPredicate(library)); params.push(...library); }
   if (!includeDeprecated) { conds.push(NOT_DEPRECATED_PREDICATE); }
+  // 分數在子查詢算、外層才篩 match_score > 0：SQLite 不保證能在 WHERE 引用 SELECT 別名，
+  // 用子查詢就不必把整組 LIKE 參數再綁一次（參數重複＝將來改一邊漏一邊的漂移來源）。
+  // 其他 filter 留在**內層**，讓 owner/library/deprecated 先篩掉，算分只發生在該算的列上。
+  const inner = conds.length > 0 ? `WHERE ${conds.join(' AND ')}` : '';
   const res = await db
-    .prepare(`SELECT * FROM entries WHERE ${conds.join(' AND ')} ORDER BY updated_at DESC LIMIT ?`)
+    .prepare(
+      `SELECT * FROM (
+         SELECT *, (${plan.scoreExpr}) AS match_score FROM entries ${inner}
+       ) WHERE match_score > 0
+       ORDER BY match_score DESC, updated_at DESC
+       LIMIT ?`,
+    )
     .bind(...params, Math.min(limit, 200))
-    .all<Entry>();
-  return res.results ?? [];
+    .all<Entry & { match_score: number }>();
+  // 相對門檻砍雜訊尾巴（「有結果」不等於「把整個庫撈回來」）。單詞查詢分數全等 ⇒ 一筆都不會被砍。
+  return applyRelativeCut(res.results ?? []);
 }

kbdb/tests/search-tokenize.test.ts

@@ -0,0 +1,202 @@
+// 查詢斷詞 + 覆蓋率排序 —— 讓「AI 問一個問句」查得到東西（2026-08-10，Leo/mira#4）
+//
+// 病徵（總管在 leo21c 上實測，有對照組，非推論）：
+//   kbdb_search("Gemini 逃生口") → 0 筆
+//   kbdb_search("Gemini")       → 50 筆 / 864 行   ← 知識明明就在庫裡
+//   kbdb_search("local arcrun") → 5 筆             ← 這兩個字剛好字面相鄰
+// ⇒ 對照組證明：查詢字串是**整串**拿去 LIKE 的，從來沒被拆開。
+// ⇒ 而 **AI 問的永遠是問句**，問句的詞不可能在原文裡剛好相鄰 ⇒ 這條路對 AI 恆為 0。
+//
+// 本檔守四件事：
+//   ① 拆得開      —— 詞存在但不相鄰的問句要能命中
+//   ② 不退化      —— 單詞查詢送出的 SQL 與舊版**逐字相同**（最熱路徑一個字都不能變）
+//   ③ 不崩壞      —— 相關的排前面、雜訊尾巴被相對門檻砍掉，不是把整個庫撈回來
+//   ④ 不再炸      —— 每個 LIKE pattern 仍在 D1 的 50 bytes 上限內（承 2026-08-03 的 500 修復）
+import { describe, it, expect } from 'vitest';
+import {
+  tokenizeQuery,
+  buildSearchScore,
+  applyRelativeCut,
+  searchEntries,
+} from '../src/actions/entry-crud';
+
+const bytes = (s: string) => new TextEncoder().encode(s).length;
+const MAX_PATTERN = 50; // D1 LIKE pattern 硬上限
+const termsOf = (q: string) => tokenizeQuery(q).map((t) => t.term);
+const weightOf = (q: string, term: string) => tokenizeQuery(q).find((t) => t.term === term)?.weight;
+
+describe('① 拆得開：問句要被拆成詞', () => {
+  it('「Gemini 逃生口」拆成兩個詞（就是驗收題本身）', () => {
+    expect(termsOf('Gemini 逃生口')).toEqual(expect.arrayContaining(['Gemini', '逃生口']));
+  });
+
+  it('沒有空白的 CJK/ASCII 交界也要切開（吸收 t95 normalizeCjkQuery 的用意）', () => {
+    expect(termsOf('Gemini逃生口')).toEqual(expect.arrayContaining(['Gemini', '逃生口']));
+    expect(termsOf('AI協作')).toEqual(expect.arrayContaining(['AI', '協作']));
+  });
+
+  it('自然語言問句：虛詞被丟掉，只留實詞', () => {
+    const t = termsOf('Gemini 在這套系統裡的角色是什麼？');
+    expect(t).toEqual(expect.arrayContaining(['Gemini', '系統', '角色']));
+    // 「這/的/是/什麼/套」是虛詞與量詞，不該變成查詢詞——否則會把整個庫撈回來
+    for (const junk of ['這', '的', '是', '什麼', '套系統']) expect(t).not.toContain(junk);
+  });
+
+  it('標點（含全形）當分隔，不會混進詞裡', () => {
+    expect(termsOf('額度、向量化；為什麼？')).toEqual(expect.arrayContaining(['額度', '向量化']));
+    for (const t of termsOf('額度、向量化；為什麼？')) {
+      expect(t).not.toMatch(/[、；？，。]/);
+    }
+  });
+
+  it('超過 4 字的黏著長段補雙字組合（「專案管理工具」要能命中「專案管理」的寫法）', () => {
+    expect(termsOf('專案管理工具')).toEqual(expect.arrayContaining(['專案', '管理']));
+  });
+
+  it('任何查詢都至少留下一個詞，不會一個都不剩', () => {
+    for (const q of ['是什麼', '的', '。。。', 'a']) {
+      expect(buildSearchScore(q).scoreParams.length).toBeGreaterThan(0);
+    }
+  });
+
+  // 🔴 這組是「第一版寫錯、被自己的測試擋下來」的那個錯（2026-08-10）：
+  //    第一版拿虛詞去**切段**，結果 `向` 把「向量化」切成「量化」、`能` 把「功能」切掉
+  //    ⇒ 使用者真正要查的詞被切爛。沒有詞典的中文，切段一定誤傷實詞。
+  //    現在的做法是「整段不動、只過濾雙字組合」，這組測試就是不准再走回去。
+  it('實詞不准被虛詞切爛（向量化／功能／需要／使用者／規則／原因）', () => {
+    expect(termsOf('額度、向量化；為什麼？')).toContain('向量化');
+    expect(termsOf('這個功能是什麼')).toContain('功能');
+    for (const [q, word] of [
+      ['系統需要什麼', '需要'], ['使用者是誰', '使用'], ['這個規則是什麼', '規則'],
+      ['原因是什麼', '原因'], ['更新了什麼', '更新'],
+    ] as const) {
+      expect(termsOf(q)).toContain(word);
+    }
+  });
+
+  it('leo 的第二題「今天額度為什麼用完」要抓得到「額度」', () => {
+    expect(termsOf('今天額度為什麼用完')).toContain('額度');
+  });
+});
+
+describe('② 不退化：單詞查詢與舊版逐字相同', () => {
+  it('單一英文詞 → 一個詞、legacyShape、一個 LIKE', () => {
+    const p = buildSearchScore('arcrun');
+    expect(p.terms.map((t) => t.term)).toEqual(['arcrun']);
+    expect(p.legacyShape).toBe(true);
+    expect(p.scoreParams).toEqual(['%arcrun%']);
+  });
+
+  it('單一四字中文詞（最常見的中文查詢）→ 仍然只有一個 LIKE', () => {
+    // 這條是被既有 search-long-query.test.ts 擋出來的：雙字組合門檻若設 3，
+    // 「語意檢索」會從 1 個 LIKE 變成 5 個 ⇒ 最熱路徑成本 ×5。
+    const p = buildSearchScore('語意檢索');
+    expect(p.legacyShape).toBe(true);
+    expect(p.scoreParams).toEqual(['%語意檢索%']);
+  });
+
+  it('searchEntries：單詞查詢送出的 SQL 只有一個 content LIKE，pattern 與舊版相同', async () => {
+    const { db, captured } = fakeDb();
+    await searchEntries(db, '語意檢索', 'demo');
+    expect(captured[0].sql.match(/content LIKE \?/g)).toHaveLength(1);
+    expect(captured[0].params[0]).toBe('%語意檢索%');
+  });
+
+  it('單詞查詢分數全等 ⇒ 相對門檻一筆都砍不掉（排序退化回 updated_at DESC）', () => {
+    const rows = Array.from({ length: 50 }, (_, i) => ({ id: `e${i}`, match_score: 3 }));
+    expect(applyRelativeCut(rows)).toHaveLength(50);
+  });
+});
+
+describe('③ 不崩壞：相關的排前面，雜訊尾巴砍掉', () => {
+  it('詞愈長份量愈重（specific 壓過泛詞，這是相關性不崩壞的機制）', () => {
+    const q = 'Gemini 在這套系統裡的角色是什麼？';
+    expect(weightOf(q, 'Gemini')!).toBeGreaterThan(weightOf(q, '系統')!);
+    expect(weightOf(q, 'Gemini')!).toBeGreaterThan(weightOf(q, '角色')!);
+  });
+
+  it('整句相鄰另給重賞 ⇒ 字面命中永遠壓過零散命中（`local arcrun` 那 5 筆不會被稀釋）', () => {
+    const p = buildSearchScore('local arcrun');
+    expect(p.legacyShape).toBe(false);
+    expect(p.scoreParams).toContain('%local arcrun%');           // 整句那一項存在
+    const bonus = p.terms.reduce((s, t) => s + t.weight, 0);
+    const scattered = p.terms.reduce((s, t) => s + t.weight, 0); // 全部詞都命中但不相鄰
+    expect(bonus + scattered).toBeGreaterThan(scattered);        // 相鄰者必然更高分
+  });
+
+  it('相對門檻砍掉低於最高分 60% 的尾巴', () => {
+    const rows = [
+      { id: 'a', match_score: 10 }, // 兩個詞都中
+      { id: 'b', match_score: 6 },  // 只中重的那個
+      { id: 'c', match_score: 2 },  // 只中泛詞 ⇒ 雜訊，砍掉
+    ];
+    expect(applyRelativeCut(rows).map((r) => r.id)).toEqual(['a', 'b']);
+  });
+
+  it('相對門檻是對「最高分」取比例、不是對「滿分」——否則驗收題會被自己的門檻誤殺', () => {
+    // 「Gemini 逃生口」：全庫沒有「逃生口」，最高分那群只中了 Gemini 一個詞。
+    // 若拿滿分當分母，這群會全部低於門檻 ⇒ 又回到 0 筆。
+    const onlyOneTermHit = Array.from({ length: 40 }, (_, i) => ({ id: `g${i}`, match_score: 6 }));
+    expect(applyRelativeCut(onlyOneTermHit)).toHaveLength(40);
+  });
+
+  it('查詢詞數有上限（每多一個詞就多掃一次全表）', () => {
+    const t = tokenizeQuery('語意檢索 排名 選頁 雜訊 出處 門檻 正規化 三元組 知識庫 額度 向量');
+    expect(t.length).toBeLessThanOrEqual(6);
+    // 被砍掉的必須是最泛的那些 ⇒ 留下來的按份量遞減
+    const w = t.map((x) => x.weight);
+    expect([...w].sort((a, b) => b - a)).toEqual(w);
+  });
+});
+
+describe('④ 不再炸：LIKE pattern 仍在 D1 上限內（承 2026-08-03 的 500 修復）', () => {
+  it('任何查詢（含超長中文句）產生的每個 pattern 都 ≤ 50 bytes', () => {
+    const qs = [
+      'a'.repeat(300),
+      '為什麼不直接用語意檢索排名來選頁面而要用字面重疊加權來計分呢',
+      'Gemini 在這套系統裡的角色是什麼？今天額度為什麼用完？',
+      '。'.repeat(60),
+    ];
+    for (const q of qs) {
+      const p = buildSearchScore(q);
+      expect(p.scoreParams.length).toBeGreaterThan(0); // 永不空條件（空條件＝WHERE 塌掉）
+      for (const pattern of p.scoreParams) expect(bytes(pattern)).toBeLessThanOrEqual(MAX_PATTERN);
+    }
+  });
+});
+
+describe('searchEntries 送出的 SQL', () => {
+  it('多詞查詢：拆成多個 CASE WHEN，且只回 match_score > 0 的、按分數排序', async () => {
+    const { db, captured } = fakeDb();
+    await searchEntries(db, 'Gemini 逃生口', 'demo');
+    const sql = captured[0].sql;
+    expect((sql.match(/CASE WHEN content LIKE \?/g) ?? []).length).toBeGreaterThan(1);
+    expect(sql).toContain('match_score > 0');
+    expect(sql).toContain('ORDER BY match_score DESC');
+    expect(captured[0].params).toEqual(expect.arrayContaining(['%Gemini%', '%逃生口%']));
+  });
+
+  it('其他 filter（owner/library/deprecated）留在內層，先篩再算分', async () => {
+    const { db, captured } = fakeDb();
+    await searchEntries(db, 'Gemini 逃生口', 'demo', undefined, 50, ['kb'], 'kb://x');
+    const inner = captured[0].sql.split('WHERE match_score')[0];
+    expect(inner).toContain('owner_id = ?');
+    expect(inner).toContain("json_extract(metadata_json, '$.source')");
+    expect(inner).toContain('json_extract(metadata_json, \'$.status\')'); // NOT_DEPRECATED
+  });
+});
+
+function fakeDb() {
+  const captured: { sql: string; params: unknown[] }[] = [];
+  const db = {
+    prepare(sql: string) {
+      return {
+        bind(...params: unknown[]) {
+          captured.push({ sql, params });
+          return { all: async () => ({ results: [] }) };
+        },
+      };
+    },
+  } as unknown as D1Database;
+  return { db, captured };
+}

kbdb/tests/triplet-library-backfill.test.ts

@@ -0,0 +1,198 @@
+// 三元組 library 補標 — 源頭順序 + 存量補標 + 冪等（2026-08-11，leo 貼 wiki 卡「三元組要恢復」）
+//
+// 背景（system-dev/wiki/ops-facts.md「三元組在 KBDB 有兩代儲存形式」段，2026-08-11 實測）：
+// 1,633 筆新式三元組只有 171 筆填了 library slot，地圖（GET /map）因此幾乎看不到資料。
+// 根因是**寫入順序**：createRecord 只會替 template.slots_json 裡「已宣告」的 slot 建 entry_value
+// （見 src/actions/record-crud.ts createRecord：`for (const slot of slots) { if (!(slot in
+// input.values)) continue }`——注意是遍歷 template 既有 slots，不是遍歷 caller 傳的 values）。
+// 若呼叫端在 template 還沒有 'library' slot 時就送出 library 值，那個值會被**靜默丟棄**、
+// 不報錯——這正是「查得到 171 筆」的來源：只有「已經跑過一次 ensureTripletLibrarySlot/recompute
+// 之後」的批次，library 才真的落地。
+//
+// 本檔驗三件事（對應 leo 交辦的三個「要驗的」）：
+//   1. 源頭：ensure-slot 必須在 write 之前，不能事後補（重現＋證明順序才是正解）
+//   2. 存量：對一批缺 library 的舊 triplet 補標，前後地圖輸出對照
+//   3. 不會重複做：同一批跑兩次，第二次 touch 0 筆
+//
+// 測試手法沿 library-map.test.ts 慣例：真 node:sqlite（Node ≥22.5 內建，零新依賴）跑
+// migrations 原檔，本檔只是這顆記憶體內測試替身的操作者——不是碰 KBDB 的正式 D1，
+// 與正式資料庫零關聯（D38 的牆管的是「牆外程式碼碰 KBDB 的真 D1」，這裡是牆內邏輯的
+// 白盒測試替身，kbdb-api-wall-guard 對 *.test.ts 路徑做字面 grep 會誤判，行尾標
+// kbdb-sql-ok 是這個誤判的既定逃生艙，見 hook 說明「Genuine exception」）。
+import { describe, it, expect } from 'vitest';
+import { DatabaseSync } from 'node:sqlite';
+import { readFileSync } from 'node:fs';
+import {
+  recomputeLibraryMap,
+  ensureTripletLibrarySlot,
+  ensureFreshLibraryMaps,
+  listLibraryMaps,
+} from '../src/actions/library-map';
+import { createTemplate, createRecord, updateRecord, getRecord, searchByTemplate } from '../src/actions/record-crud';
+
+function makeSqliteD1(): D1Database {
+  const raw = new DatabaseSync(':memory:'); // kbdb-sql-ok: 記憶體測試替身，非真 KBDB D1
+  raw.exec(readFileSync(new URL('../migrations/0001_base.sql', import.meta.url), 'utf8')); // kbdb-sql-ok: 灌測試替身 schema，非真 D1
+  raw.exec(readFileSync(new URL('../migrations/0003_library_map.sql', import.meta.url), 'utf8')); // kbdb-sql-ok: 同上
+  function stmt(sql: string, params: unknown[]) {
+    const s = {
+      bind(...args: unknown[]) { return stmt(sql, args); },
+      async all<T>() { return { results: raw.prepare(sql).all(...params) as T[] }; }, // kbdb-sql-ok: 記憶體測試替身
+      async first<T>() { return (raw.prepare(sql).get(...params) ?? null) as T | null; }, // kbdb-sql-ok: 記憶體測試替身
+      async run() { raw.prepare(sql).run(...params); return { success: true }; }, // kbdb-sql-ok: 記憶體測試替身
+    };
+    return s;
+  }
+  return { prepare: (sql: string) => stmt(sql, []) } as unknown as D1Database;
+}
+
+// prod 實際 triplet template 的 slots（library-map.test.ts 同款常數，2026-07-19 kbdb_list_templates
+// 核實）——注意：沒有 library。用它模擬「template 還沒被任何 recompute 摸過」的乾淨起點。
+const PROD_TRIPLET_SLOTS = [
+  'subject', 'predicate', 'object', 'source_block_id', 'confidence', 'clusters_json',
+  'bridge_score', 'subject_entity_type', 'object_entity_type', 'status', 'superseded_by',
+  'source_uri', 'content_hash', 'source_anchor', 'predicate_embed',
+];
+
+async function seedTripletTemplate(db: D1Database): Promise<void> {
+  await createTemplate(db, { id: 'tpl-triplet-test', name: 'triplet', slots: PROD_TRIPLET_SLOTS, created_by: 'kbdb-graph' });
+}
+
+// 對齊 design.md 既有 fallback 語意（source_prefix 參數）的同一條規則：
+// library = source_uri 在 '@' 之前的那段（scheme:owner/repo）。這就是本檔＋報告裡建議
+// kbdb-graph-plugin 在 write 時就该套用的推導規則（見報告，本檔只證明「規則正確、
+// 順序對了就能用」，不代表已經改了 kbdb-graph-plugin 的程式碼——那是另一個 repo）。
+function deriveLibrary(sourceUri: string): string {
+  const at = sourceUri.indexOf('@');
+  return at > 0 ? sourceUri.slice(0, at) : sourceUri;
+}
+
+describe('源頭順序 — ensure-slot 必須在 write 之前，事後補救不了已寫的那筆', () => {
+  it('重現：template 尚無 library slot 時寫入 → library 值被靜默丟棄（不是報錯，是消失）', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    await seedTripletTemplate(db);
+
+    const rec = await createRecord(db, {
+      template: 'triplet',
+      values: { subject: 'A', predicate: 'r', object: 'B', source_uri: 'gitea:Leo/kb@a.md', library: 'gitea:Leo/kb' },
+      owner_id: 'leo',
+    });
+    const stored = await getRecord(db, rec.record_id);
+    // 關鍵斷言：library 完全沒落地，不是空字串、是 undefined（key 都不存在）。
+    expect(stored!.values.library).toBeUndefined();
+    expect(stored!.values.source_uri).toBe('gitea:Leo/kb@a.md'); // 其他 slot 正常落地，只有未宣告的 slot 消失
+  });
+
+  it('正解：先 ensureTripletLibrarySlot() 補上 slot，再寫 → library 值正常落地', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    await seedTripletTemplate(db);
+
+    const added = await ensureTripletLibrarySlot(db, 'triplet');
+    expect(added).toBe(true); // 第一次呼叫確實補了 slot
+
+    const rec = await createRecord(db, {
+      template: 'triplet',
+      values: { subject: 'A', predicate: 'r', object: 'B', source_uri: 'gitea:Leo/kb@a.md', library: 'gitea:Leo/kb' },
+      owner_id: 'leo',
+    });
+    const stored = await getRecord(db, rec.record_id);
+    expect(stored!.values.library).toBe('gitea:Leo/kb');
+
+    // 冪等：對已有 slot 的 template 再呼叫一次 → false（不重複加），不影響既有資料。
+    const addedAgain = await ensureTripletLibrarySlot(db, 'triplet');
+    expect(addedAgain).toBe(false);
+  });
+});
+
+describe('存量補標 — 對缺 library 的舊 triplet 補標，地圖輸出前後對照', () => {
+  it('補標前：地圖看不到任何庫（triplet 全部因缺 library 而未被地圖聚合）；補標後：庫名正確出現', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    await seedTripletTemplate(db);
+    // 模擬現況：三筆舊 triplet，寫入時 template 還沒有 library slot（如實重現存量現況），
+    // 只帶了 source_uri（之後補標要靠它反推 library）。
+    const r1 = await createRecord(db, { template: 'triplet', values: { subject: 'A', predicate: 'r', object: 'B', source_uri: 'gitea:Leo/kb@a.md', status: 'active' }, owner_id: 'leo' });
+    const r2 = await createRecord(db, { template: 'triplet', values: { subject: 'C', predicate: 'r', object: 'D', source_uri: 'gitea:Leo/kb@b.md', status: 'active' }, owner_id: 'leo' });
+    const r3 = await createRecord(db, { template: 'triplet', values: { subject: 'E', predicate: 'r', object: 'F', source_uri: 'github:uncle6-me/notes@c.md', status: 'active' }, owner_id: 'leo' });
+
+    // 讀端自動核對重算（M3 收尾機制）：這時三筆都缺 library 值。liveTripletCountsByLibrary
+    // 把「缺值」COALESCE 成 'general' 桶（供 staleness 判斷），但 recomputeLibraryMap 的
+    // libCond 是 `t.library = 'general'` 精確比對——缺值在底層是 NULL 不是字面 'general'，
+    // 比對不中，實際聚合出 triplet_count:0。**這是本次順手發現的另一個小落差**（live 計數桶
+    // 與 recompute 精確比對的『general』語意沒對齊，導致這桶每次讀都判 stale、白重算，
+    // 但至少不會謊報數字）——不在本次任務範圍內（leo 問的是兩代儲存形式的可見性，不是這個
+    // fallback 桶的效能問題），本測試如實記錄現況，不假裝它是 0。
+    await ensureFreshLibraryMaps(db, 'leo');
+    const before = await listLibraryMaps(db, 'leo');
+    expect(before.length).toBe(1);
+    expect(before[0].library).toBe('general');
+    expect(before[0].triplet_count).toBe(0); // 誠實：桶名對得上、數字沒謊報，但也沒把 3 筆算近來（見上註）
+
+    // ── 補標（源頭已對：先 ensure slot，才寫值；一次對全部缺值的 record）──
+    await ensureTripletLibrarySlot(db, 'triplet');
+    const allTriplets = await searchByTemplate(db, 'triplet', 'leo');
+    const missing = allTriplets.filter((t) => !t.values.library && t.values.source_uri);
+    expect(missing.length).toBe(3); // 三筆都缺
+    for (const t of missing) {
+      await updateRecord(db, t.record_id, { library: deriveLibrary(t.values.source_uri) });
+    }
+
+    // 補標後：對每個實際出現的 library 值重算一次地圖（read-path 的 ensureFreshLibraryMaps
+    // 只認「已知庫名」——entries.metadata.library 或 portal_library；剛補標的三元組 library 值
+    // 尚未被任何一處登記為「已知庫名」，直接 recompute 該庫最直接、也是 caller 實際會做的事）。
+    const libs = [...new Set(missing.map((t) => deriveLibrary(t.values.source_uri!)))];
+    for (const lib of libs) {
+      await recomputeLibraryMap(db, { library: lib, owner_id: 'leo' });
+    }
+
+    const after = await listLibraryMaps(db, 'leo');
+    const byLib = new Map(after.map((m) => [m.library, m.triplet_count]));
+    expect(byLib.get('gitea:Leo/kb')).toBe(2); // r1, r2 同庫 —— 這是 leo 真正要看到的東西
+    expect(byLib.get('github:uncle6-me/notes')).toBe(1); // r3 另一庫
+    // 'general' 桶（補標前遺留的空殼，見上一段註）仍在，但 triplet_count 仍是 0——
+    // 三筆全部被正確歸進真正的庫名，沒有一筆被算進 general（no double counting）。
+    expect(byLib.get('general')).toBe(0);
+    expect(after.length).toBe(3);
+
+    // 交叉核對：三筆的 library 值確實都落地了（不是只有地圖聚合對，底層資料也對）。
+    const r1Rec = await getRecord(db, r1.record_id);
+    const r2Rec = await getRecord(db, r2.record_id);
+    const r3Rec = await getRecord(db, r3.record_id);
+    expect(r1Rec!.values.library).toBe('gitea:Leo/kb');
+    expect(r2Rec!.values.library).toBe('gitea:Leo/kb');
+    expect(r3Rec!.values.library).toBe('github:uncle6-me/notes');
+  });
+});
+
+describe('不會重複做 — 同一批補標跑兩次，第二次不改動任何東西', () => {
+  it('第二輪掃描：已有 library 值的 record 一筆都不會被 touch', async () => {
+    const db = makeSqliteD1();
+    await seedTripletTemplate(db);
+    await ensureTripletLibrarySlot(db, 'triplet');
+    const r1 = await createRecord(db, { template: 'triplet', values: { subject: 'A', predicate: 'r', object: 'B', source_uri: 'gitea:Leo/kb@a.md' }, owner_id: 'leo' });
+    // r2 模擬「還沒補標」的舊資料：故意繞過 values 直接不給 library（createRecord 這次雖然
+    // template 已有 slot，但 caller 沒給值 → 該 slot 完全不會被建立 entry_value，等同「缺」）。
+    const r2 = await createRecord(db, { template: 'triplet', values: { subject: 'C', predicate: 'r', object: 'D', source_uri: 'gitea:Leo/kb@b.md' }, owner_id: 'leo' });
+    await updateRecord(db, r1.record_id, { library: deriveLibrary('gitea:Leo/kb@a.md') }); // r1 先補過
+
+    async function backfillPass(): Promise<number> {
+      const all = await searchByTemplate(db, 'triplet', 'leo');
+      const missing = all.filter((t) => !t.values.library && t.values.source_uri);
+      for (const t of missing) {
+        await updateRecord(db, t.record_id, { library: deriveLibrary(t.values.source_uri!) });
+      }
+      return missing.length;
+    }
+
+    const firstPass = await backfillPass();
+    expect(firstPass).toBe(1); // 只有 r2 被補（r1 已有值，跳過）
+
+    const secondPass = await backfillPass();
+    expect(secondPass).toBe(0); // 第二輪：兩筆都已有 library，一筆都不 touch
+
+    // 資料仍然正確、沒被第二輪弄壞。
+    const r1After = await getRecord(db, r1.record_id);
+    const r2After = await getRecord(db, r2.record_id);
+    expect(r1After!.values.library).toBe('gitea:Leo/kb');
+    expect(r2After!.values.library).toBe('gitea:Leo/kb');
+  });
+});

scripts/build-worker-artifacts.mjs

@@ -0,0 +1,260 @@
+#!/usr/bin/env node
+/**
+ * build-worker-artifacts.mjs — Arcrun#80：tier2 worker（TS→ 可部署 JS）的**唯一官方編譯點**。
+ *
+ * 背景（Arcrun#80／arcrun-rag#39）：這個 repo 過去只把 tier1 零件（TinyGo→wasm）的成品
+ *   commit 進 `.component-builds/{name}/component.wasm`；tier2（cypher-executor / kbdb /
+ *   http_request / code / mcp 這五顆 TS worker）只有原始碼，沒有編好的成品。於是
+ *   arcrun-rag 的安裝器只好自己在**它那邊**跑 esbuild（`installer/scripts/build-bundles.mjs`），
+ *   結果同一份原始碼在不同機器編出不同位元組（見下「已知踩坑」），
+ *   而且「這顆成品是哪個 commit 編的」只有整包一個 `source` 欄位，答不出單顆的來源。
+ *
+ * 本腳本要解的：
+ *   1. 編譯只發生在這裡（Arcrun 本體），成品放固定位置 `.worker-builds/`，commit 進 repo——
+ *      與 `.component-builds/*.wasm` 同一個既有慣例（self-host 用戶從 repo 直接拿部署來源）。
+ *   2. 每顆成品自己記得「我是哪個 commit 編出來的」（`source_commit`，答到單顆目錄層級，
+ *      不是整包一個欄位）。
+ *   3. 同一個 commit、任何人任何時候編，位元組要相同——見下方兩個已知踩坑與對應解法。
+ *
+ * 已知踩坑（2026-08-10 實錄，docs-site/.../changelog.md 1.4.33 段；已回報 arcrun-rag#72）：
+ *   ① esbuild 的 bundle 輸出會把「入口路徑」寫進產物內部的檔案邊界註解，而該路徑預設是
+ *      **相對於 esbuild 執行時的 cwd**——雲端容器跑在 `.../arcrun/`、地端跑在
+ *      `.../matrix/arcrun/`，同一份原始碼因此編出不同註解。
+ *      解法：固定 `absWorkingDir` 為**本腳本自己算出的 repo 根目錄**（不吃外部 cwd／env
+ *      路徑），entry 一律用「相對 repo 根目錄」的相對路徑餵給 esbuild——不管這個 clone
+ *      實際被放在磁碟的哪個絕對路徑下，esbuild 內部算出的相對路徑字串都相同。
+ *   ② 各 worker 目錄的 node_modules 若用不同套件管理器（pnpm store vs npm 平鋪）安裝，
+ *      可能夾帶不同版本的間接依賴（實測 ajv/uri-js 差 1019 行）。
+ *      解法：本腳本**不自己 npm/pnpm install**——強制要求呼叫者先用「該目錄既有的
+ *      lockfile」（pnpm-lock.yaml 用 `pnpm install --frozen-lockfile`；package-lock.json
+ *      用 `npm ci`）裝好 node_modules，並在建置前檢查 lockfile 是否存在，
+ *      lockfile 是「同一份依賴圖」的機械保證，比信任「兩台機器裝出來一樣」牢靠。
+ *
+ * 用法：
+ *   node scripts/build-worker-artifacts.mjs [--check-only]
+ *   --check-only：只驗證每個 worker 的 node_modules 是否已按 lockfile 裝好，不編譯。
+ *
+ * 輸出：.worker-builds/<name>/worker.mjs (+ *.wasm)、.worker-builds/manifest.json
+ */
+import esbuild from 'esbuild';
+import { readFileSync, writeFileSync, mkdirSync, copyFileSync, existsSync, rmSync, readdirSync } from 'node:fs';
+import { join, resolve, basename, relative } from 'node:path';
+import { fileURLToPath } from 'node:url';
+import { execSync } from 'node:child_process';
+import { createHash } from 'node:crypto';
+
+// REPO 一律用「本檔自己的位置」推導，不吃 cwd／env——這是踩坑①解法的地基：
+// 不管這個 clone 被放在磁碟哪個絕對路徑，REPO 永遠是「這個 repo 的根目錄」，
+// 下面所有 esbuild 呼叫都用「相對 REPO」的相對路徑，輸出字串才會與絕對路徑無關。
+const REPO = resolve(fileURLToPath(new URL('.', import.meta.url)), '..');
+const OUT = join(REPO, '.worker-builds');
+const CHECK_ONLY = process.argv.includes('--check-only');
+
+/** 五顆 tier2 worker——與 arcrun-rag `installer/scripts/bundle-components.mjs`
+ *  CORE_COMPONENTS 的 build 參數對齊（那邊的 esbuild 呼叫即將被本腳本的成品取代）。
+ *  name 用 arcrun-rag 那邊的慣例（`arcrun-<kebab>`），方便安裝器直接對號。 */
+const WORKERS = [
+  { name: 'arcrun-cypher-executor', dir: 'cypher-executor', entry: 'src/index.ts', stripServices: true },
+  { name: 'arcrun-kbdb', dir: 'kbdb', entry: 'src/index.ts' },
+  { name: 'arcrun-http-request', dir: '.component-builds/http_request', entry: 'src/index.ts' },
+  { name: 'arcrun-code', dir: 'registry/components/code', entry: 'index.ts' },
+  { name: 'arcrun-mcp', dir: 'mcp', entry: 'src/index.ts' },
+];
+
+function sha256(buf) {
+  return createHash('sha256').update(buf).digest('hex');
+}
+
+/** 檢查一個 worker 目錄的 node_modules 是否已按它自己的 lockfile 裝好（踩坑②的閘）。 */
+function checkNodeModules(dir) {
+  const abs = join(REPO, dir);
+  const hasPnpmLock = existsSync(join(abs, 'pnpm-lock.yaml'));
+  const hasNpmLock = existsSync(join(abs, 'package-lock.json'));
+  if (!hasPnpmLock && !hasNpmLock) {
+    return { ok: false, reason: `${dir} 沒有 pnpm-lock.yaml 也沒有 package-lock.json——依賴版本無法鎖定` };
+  }
+  if (!existsSync(join(abs, 'node_modules'))) {
+    const cmd = hasPnpmLock ? 'pnpm install --frozen-lockfile' : 'npm ci';
+    return { ok: false, reason: `${dir}/node_modules 不存在——先在該目錄跑：${cmd}` };
+  }
+  return { ok: true, via: hasPnpmLock ? 'pnpm (frozen)' : 'npm ci' };
+}
+
+/** 極簡 wrangler.toml 讀取（沿用 arcrun-rag build-bundles.mjs 同款邏輯，只抓需要的欄位）。 */
+function readToml(tomlPath) {
+  const t = existsSync(tomlPath) ? readFileSync(tomlPath, 'utf8') : '';
+  const spec = { kv: [], d1: [], vectorize: [], ai: null, vars: {}, compat_flags: [], compat_date: null };
+  const compatFlags = t.match(/compatibility_flags\s*=\s*\[([^\]]*)\]/);
+  if (compatFlags) spec.compat_flags = [...compatFlags[1].matchAll(/["']([^"']+)["']/g)].map((m) => m[1]);
+  const compatDate = t.match(/compatibility_date\s*=\s*["']([^"']+)["']/);
+  if (compatDate) spec.compat_date = compatDate[1];
+  for (const m of t.matchAll(/\[\[kv_namespaces\]\][\s\S]*?binding\s*=\s*["']([^"']+)["']/g)) spec.kv.push(m[1]);
+  for (const m of t.matchAll(/\[\[d1_databases\]\]([\s\S]*?)(?=\n\[|\n*$)/g)) {
+    const b = m[1].match(/binding\s*=\s*["']([^"']+)["']/);
+    const n = m[1].match(/database_name\s*=\s*["']([^"']+)["']/);
+    if (b) spec.d1.push({ binding: b[1], database_name: n ? n[1] : null });
+  }
+  for (const line of t.split('\n')) {
+    if (/^\s*\[\[vectorize\]\]/.test(line)) spec.vectorize.push(true);
+  }
+  if (/^\s*\[ai\]/m.test(t)) spec.ai = true;
+  const varsBlock = t.match(/\[vars\]([\s\S]*?)(?=\n\[|\n*$)/);
+  if (varsBlock) for (const m of varsBlock[1].matchAll(/^\s*([A-Z0-9_]+)\s*=\s*["']([^"']*)["']/gm)) spec.vars[m[1]] = m[2];
+  return spec;
+}
+
+/** esbuild plugin：.wasm import 攤平成同目錄檔名，記下要一起複製的 wasm part。 */
+function wasmPlugin(wasmParts) {
+  return {
+    name: 'wasm-external',
+    setup(build) {
+      build.onResolve({ filter: /\.wasm$/ }, (args) => {
+        const abs = resolve(args.resolveDir, args.path);
+        const flat = basename(abs);
+        if (!wasmParts.find((w) => w.part === flat)) wasmParts.push({ part: flat, abs });
+        return { path: './' + flat, external: true };
+      });
+    },
+  };
+}
+
+/** 每個 worker 自己的 source_commit：答到單顆目錄層級，不是整包一個欄位（Arcrun#80 的核心要求）。 */
+function sourceCommitFor(dir) {
+  try {
+    const hash = execSync(`git log -1 --format=%H -- ${JSON.stringify(dir)}`, { cwd: REPO, encoding: 'utf8' }).trim();
+    return hash || null;
+  } catch {
+    return null;
+  }
+}
+
+function repoHead() {
+  try {
+    const sha = execSync('git rev-parse HEAD', { cwd: REPO, encoding: 'utf8' }).trim();
+    // .worker-builds 是本腳本自己的輸出目錄——它在「寫出成品之前」永遠是 untracked，
+    // 拿它判斷「原始碼乾不乾淨」是假陽性（自己把自己判成髒）。排除掉才是真正的
+    // 「原始碼有沒有未 commit 的變更」。
+    const dirty = execSync('git status --porcelain -- . ":(exclude).worker-builds"', { cwd: REPO, encoding: 'utf8' }).trim();
+    return { sha, dirty: !!dirty };
+  } catch {
+    return { sha: null, dirty: null };
+  }
+}
+
+async function buildOne(w) {
+  const dirAbs = join(REPO, w.dir);
+  const entryAbs = join(dirAbs, w.entry);
+  if (!existsSync(entryAbs)) throw new Error(`entry 不存在: ${entryAbs}`);
+  const outDir = join(OUT, w.name);
+  mkdirSync(outDir, { recursive: true });
+
+  // 踩坑①的解法核心：entry 用「相對 REPO」的路徑，absWorkingDir 固定為 REPO——
+  // esbuild 內部產生的檔案邊界字串因此只依賴這個相對路徑，與這個 clone 實際被
+  // 放在磁碟的哪個絕對路徑無關。
+  const entryRel = relative(REPO, entryAbs);
+
+  const wasmParts = [];
+  const result = await esbuild.build({
+    absWorkingDir: REPO,
+    entryPoints: [entryRel],
+    bundle: true,
+    format: 'esm',
+    platform: 'browser',
+    target: 'es2022',
+    outfile: relative(REPO, join(outDir, 'worker.mjs')),
+    external: ['cloudflare:*', 'node:*'],
+    plugins: [wasmPlugin(wasmParts)],
+    logLevel: 'silent',
+    metafile: true,
+  });
+
+  const modules = [];
+  for (const wp of wasmParts) {
+    if (!existsSync(wp.abs)) throw new Error(`wasm 找不到: ${wp.abs}（該 worker 需先 build/vendored wasm）`);
+    copyFileSync(wp.abs, join(outDir, wp.part));
+    modules.push({ name: wp.part, type: 'application/wasm', file: `${w.name}/${wp.part}`, sha256: sha256(readFileSync(wp.abs)) });
+  }
+
+  const spec = readToml(join(dirAbs, 'wrangler.toml'));
+  const jsBuf = readFileSync(join(outDir, 'worker.mjs'));
+  return {
+    name: w.name,
+    source_dir: w.dir,
+    source_commit: sourceCommitFor(w.dir),
+    main_module: 'worker.mjs',
+    main_file: `${w.name}/worker.mjs`,
+    js_bytes: jsBuf.length,
+    content_sha256: sha256(jsBuf),
+    modules,
+    compat_date: spec.compat_date,
+    compat_flags: spec.compat_flags,
+    requires: {
+      kv: spec.kv,
+      d1: spec.d1,
+      vectorize: spec.vectorize.length,
+      ai: !!spec.ai,
+      vars: spec.vars,
+    },
+    stripped: w.stripServices ? { services: 13 } : undefined,
+    warnings: result.warnings.map((x) => x.text),
+  };
+}
+
+async function main() {
+  console.log(`REPO = ${REPO}`);
+
+  const precheck = WORKERS.map((w) => ({ w, chk: checkNodeModules(w.dir) }));
+  const failed = precheck.filter((p) => !p.chk.ok);
+  if (failed.length) {
+    console.error('\n❌ 建置中止：以下 worker 尚未按 lockfile 裝好依賴（踩坑②的閘）：\n');
+    for (const f of failed) console.error(`   - ${f.chk.reason}`);
+    console.error('\n這是刻意設計：本腳本不自己跑 install，避免「install 方式不同 → 依賴版本不同 → 位元組不同」。');
+    process.exit(1);
+  }
+  console.log('✔ node_modules 檢查通過：');
+  for (const p of precheck) console.log(`   ${p.w.dir}  (${p.chk.via})`);
+
+  if (CHECK_ONLY) {
+    console.log('\n--check-only：只驗證依賴就緒，不編譯。');
+    return;
+  }
+
+  mkdirSync(OUT, { recursive: true });
+  for (const w of WORKERS) {
+    const d = join(OUT, w.name);
+    if (existsSync(d)) rmSync(d, { recursive: true, force: true });
+  }
+
+  const head = repoHead();
+  const manifest = {
+    schema: 1,
+    built_for: 'arcrun-tier2-worker-artifacts',
+    generated_at: new Date().toISOString(),
+    repo_head: head.sha,
+    repo_dirty: head.dirty,
+    workers: [],
+    notes: [],
+  };
+
+  let failCount = 0;
+  for (const w of WORKERS) {
+    try {
+      const entry = await buildOne(w);
+      manifest.workers.push(entry);
+      const wasmNote = entry.modules.length ? ` +${entry.modules.length} wasm` : '';
+      console.log(`✔ ${w.name}  js=${(entry.js_bytes / 1024).toFixed(0)}KB  sha256=${entry.content_sha256.slice(0, 12)}  source=${(entry.source_commit || '').slice(0, 8)}${wasmNote}`);
+    } catch (e) {
+      manifest.notes.push(`FAILED ${w.name}: ${e.message}`);
+      console.error(`✗ ${w.name}: ${e.message}`);
+      failCount++;
+    }
+  }
+
+  writeFileSync(join(OUT, 'manifest.json'), JSON.stringify(manifest, null, 2));
+  console.log(`\nmanifest → ${join(OUT, 'manifest.json')} (${manifest.workers.length}/${WORKERS.length} built)`);
+  if (failCount > 0 || head.dirty) {
+    if (head.dirty) console.error('⚠️ 工作區不乾淨（有未 commit 的變更）——這份成品的 repo_head 標記不完全可信，僅供本地驗證用。');
+    if (failCount > 0) process.exit(1);
+  }
+}
+main().catch((e) => { console.error(e); process.exit(1); });

scripts/package.json

@@ -0,0 +1,9 @@
+{
+  "name": "arcrun-build-tools",
+  "private": true,
+  "type": "module",
+  "description": "Arcrun#80: tier2 worker 編譯工具的獨立依賴——esbuild 版本鎖在這份 lockfile，任何人在任何機器編譯都用同一版 esbuild（重現性的一部分：工具版本也是輸入之一）。",
+  "devDependencies": {
+    "esbuild": "0.24.0"
+  }
+}

scripts/pnpm-lock.yaml

@@ -0,0 +1,265 @@
+lockfileVersion: '9.0'
+
+settings:
+  autoInstallPeers: true
+  excludeLinksFromLockfile: false
+
+importers:
+
+  .:
+    devDependencies:
+      esbuild:
+        specifier: 0.24.0
+        version: 0.24.0
+
+packages:
+
+  '@esbuild/aix-ppc64@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-WtKdFM7ls47zkKHFVzMz8opM7LkcsIp9amDUBIAWirg70RM71WRSjdILPsY5Uv1D42ZpUfaPILDlfactHgsRkw==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [ppc64]
+    os: [aix]
+
+  '@esbuild/android-arm64@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-Vsm497xFM7tTIPYK9bNTYJyF/lsP590Qc1WxJdlB6ljCbdZKU9SY8i7+Iin4kyhV/KV5J2rOKsBQbB77Ab7L/w==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [arm64]
+    os: [android]
+
+  '@esbuild/android-arm@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-arAtTPo76fJ/ICkXWetLCc9EwEHKaeya4vMrReVlEIUCAUncH7M4bhMQ+M9Vf+FFOZJdTNMXNBrWwW+OXWpSew==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [arm]
+    os: [android]
+
+  '@esbuild/android-x64@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-t8GrvnFkiIY7pa7mMgJd7p8p8qqYIz1NYiAoKc75Zyv73L3DZW++oYMSHPRarcotTKuSs6m3hTOa5CKHaS02TQ==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [x64]
+    os: [android]
+
+  '@esbuild/darwin-arm64@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-CKyDpRbK1hXwv79soeTJNHb5EiG6ct3efd/FTPdzOWdbZZfGhpbcqIpiD0+vwmpu0wTIL97ZRPZu8vUt46nBSw==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [arm64]
+    os: [darwin]
+
+  '@esbuild/darwin-x64@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-rgtz6flkVkh58od4PwTRqxbKH9cOjaXCMZgWD905JOzjFKW+7EiUObfd/Kav+A6Gyud6WZk9w+xu6QLytdi2OA==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [x64]
+    os: [darwin]
+
+  '@esbuild/freebsd-arm64@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-6Mtdq5nHggwfDNLAHkPlyLBpE5L6hwsuXZX8XNmHno9JuL2+bg2BX5tRkwjyfn6sKbxZTq68suOjgWqCicvPXA==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [arm64]
+    os: [freebsd]
+
+  '@esbuild/freebsd-x64@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-D3H+xh3/zphoX8ck4S2RxKR6gHlHDXXzOf6f/9dbFt/NRBDIE33+cVa49Kil4WUjxMGW0ZIYBYtaGCa2+OsQwQ==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [x64]
+    os: [freebsd]
+
+  '@esbuild/linux-arm64@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-TDijPXTOeE3eaMkRYpcy3LarIg13dS9wWHRdwYRnzlwlA370rNdZqbcp0WTyyV/k2zSxfko52+C7jU5F9Tfj1g==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [arm64]
+    os: [linux]
+
+  '@esbuild/linux-arm@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-gJKIi2IjRo5G6Glxb8d3DzYXlxdEj2NlkixPsqePSZMhLudqPhtZ4BUrpIuTjJYXxvF9njql+vRjB2oaC9XpBw==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [arm]
+    os: [linux]
+
+  '@esbuild/linux-ia32@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-K40ip1LAcA0byL05TbCQ4yJ4swvnbzHscRmUilrmP9Am7//0UjPreh4lpYzvThT2Quw66MhjG//20mrufm40mA==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [ia32]
+    os: [linux]
+
+  '@esbuild/linux-loong64@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-0mswrYP/9ai+CU0BzBfPMZ8RVm3RGAN/lmOMgW4aFUSOQBjA31UP8Mr6DDhWSuMwj7jaWOT0p0WoZ6jeHhrD7g==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [loong64]
+    os: [linux]
+
+  '@esbuild/linux-mips64el@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-hIKvXm0/3w/5+RDtCJeXqMZGkI2s4oMUGj3/jM0QzhgIASWrGO5/RlzAzm5nNh/awHE0A19h/CvHQe6FaBNrRA==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [mips64el]
+    os: [linux]
+
+  '@esbuild/linux-ppc64@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-HcZh5BNq0aC52UoocJxaKORfFODWXZxtBaaZNuN3PUX3MoDsChsZqopzi5UupRhPHSEHotoiptqikjN/B77mYQ==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [ppc64]
+    os: [linux]
+
+  '@esbuild/linux-riscv64@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-bEh7dMn/h3QxeR2KTy1DUszQjUrIHPZKyO6aN1X4BCnhfYhuQqedHaa5MxSQA/06j3GpiIlFGSsy1c7Gf9padw==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [riscv64]
+    os: [linux]
+
+  '@esbuild/linux-s390x@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-ZcQ6+qRkw1UcZGPyrCiHHkmBaj9SiCD8Oqd556HldP+QlpUIe2Wgn3ehQGVoPOvZvtHm8HPx+bH20c9pvbkX3g==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [s390x]
+    os: [linux]
+
+  '@esbuild/linux-x64@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-vbutsFqQ+foy3wSSbmjBXXIJ6PL3scghJoM8zCL142cGaZKAdCZHyf+Bpu/MmX9zT9Q0zFBVKb36Ma5Fzfa8xA==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [x64]
+    os: [linux]
+
+  '@esbuild/netbsd-x64@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-hjQ0R/ulkO8fCYFsG0FZoH+pWgTTDreqpqY7UnQntnaKv95uP5iW3+dChxnx7C3trQQU40S+OgWhUVwCjVFLvg==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [x64]
+    os: [netbsd]
+
+  '@esbuild/openbsd-arm64@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-MD9uzzkPQbYehwcN583yx3Tu5M8EIoTD+tUgKF982WYL9Pf5rKy9ltgD0eUgs8pvKnmizxjXZyLt0z6DC3rRXg==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [arm64]
+    os: [openbsd]
+
+  '@esbuild/openbsd-x64@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-4ir0aY1NGUhIC1hdoCzr1+5b43mw99uNwVzhIq1OY3QcEwPDO3B7WNXBzaKY5Nsf1+N11i1eOfFcq+D/gOS15Q==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [x64]
+    os: [openbsd]
+
+  '@esbuild/sunos-x64@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-jVzdzsbM5xrotH+W5f1s+JtUy1UWgjU0Cf4wMvffTB8m6wP5/kx0KiaLHlbJO+dMgtxKV8RQ/JvtlFcdZ1zCPA==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [x64]
+    os: [sunos]
+
+  '@esbuild/win32-arm64@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-iKc8GAslzRpBytO2/aN3d2yb2z8XTVfNV0PjGlCxKo5SgWmNXx82I/Q3aG1tFfS+A2igVCY97TJ8tnYwpUWLCA==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [arm64]
+    os: [win32]
+
+  '@esbuild/win32-ia32@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-vQW36KZolfIudCcTnaTpmLQ24Ha1RjygBo39/aLkM2kmjkWmZGEJ5Gn9l5/7tzXA42QGIoWbICfg6KLLkIw6yw==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [ia32]
+    os: [win32]
+
+  '@esbuild/win32-x64@0.24.0':
+    resolution: {integrity: sha512-7IAFPrjSQIJrGsK6flwg7NFmwBoSTyF3rl7If0hNUFQU4ilTsEPL6GuMuU9BfIWVVGuRnuIidkSMC+c0Otu8IA==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    cpu: [x64]
+    os: [win32]
+
+  esbuild@0.24.0:
+    resolution: {integrity: sha512-FuLPevChGDshgSicjisSooU0cemp/sGXR841D5LHMB7mTVOmsEHcAxaH3irL53+8YDIeVNQEySh4DaYU/iuPqQ==}
+    engines: {node: '>=18'}
+    hasBin: true
+
+snapshots:
+
+  '@esbuild/aix-ppc64@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/android-arm64@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/android-arm@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/android-x64@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/darwin-arm64@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/darwin-x64@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/freebsd-arm64@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/freebsd-x64@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/linux-arm64@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/linux-arm@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/linux-ia32@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/linux-loong64@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/linux-mips64el@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/linux-ppc64@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/linux-riscv64@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/linux-s390x@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/linux-x64@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/netbsd-x64@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/openbsd-arm64@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/openbsd-x64@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/sunos-x64@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/win32-arm64@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/win32-ia32@0.24.0':
+    optional: true
+
+  '@esbuild/win32-x64@0.24.0':
+    optional: true
+
+  esbuild@0.24.0:
+    optionalDependencies:
+      '@esbuild/aix-ppc64': 0.24.0
+      '@esbuild/android-arm': 0.24.0
+      '@esbuild/android-arm64': 0.24.0
+      '@esbuild/android-x64': 0.24.0
+      '@esbuild/darwin-arm64': 0.24.0
+      '@esbuild/darwin-x64': 0.24.0
+      '@esbuild/freebsd-arm64': 0.24.0
+      '@esbuild/freebsd-x64': 0.24.0
+      '@esbuild/linux-arm': 0.24.0
+      '@esbuild/linux-arm64': 0.24.0
+      '@esbuild/linux-ia32': 0.24.0
+      '@esbuild/linux-loong64': 0.24.0
+      '@esbuild/linux-mips64el': 0.24.0
+      '@esbuild/linux-ppc64': 0.24.0
+      '@esbuild/linux-riscv64': 0.24.0
+      '@esbuild/linux-s390x': 0.24.0
+      '@esbuild/linux-x64': 0.24.0
+      '@esbuild/netbsd-x64': 0.24.0
+      '@esbuild/openbsd-arm64': 0.24.0
+      '@esbuild/openbsd-x64': 0.24.0
+      '@esbuild/sunos-x64': 0.24.0
+      '@esbuild/win32-arm64': 0.24.0
+      '@esbuild/win32-ia32': 0.24.0
+      '@esbuild/win32-x64': 0.24.0

scripts/pnpm-workspace.yaml

@@ -0,0 +1,2 @@
+allowBuilds:
+  esbuild: true